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為解決該問題，本文提出一種基于特征區域提取的優化策略：通過剔除非關鍵區域（如大面積平面）的數據，保留并強化特征顯著部位，從而提高匹配的準確性與魯棒性。本方案基于TechLego SDK實現，并通過實驗驗證其有效性。

針對需檢測的零件，首先識別其關鍵特征區域（如凸臺、孔位、邊緣等），構建僅包含顯著特征的模板模型，剔除底面等大面積、低辨識度的結構。

獲取待檢測零件的三維掃描點云數據，并將其轉換至統一的大地坐標系。隨后，對點云中的底面等非特征區域進行濾除，保留關鍵結構信息。

調用TechLego SDK提供的feature_align函數，基于提取的關鍵特征區域進行點云配準，計算最優匹配位姿。

實驗表明，采用特征提取策略后，正確匹配與錯誤匹配的誤差值差異顯著。經多次測試，正確匹配的誤差值均低于0.25mm，而錯誤匹配的誤差值均高于0.5mm，具備良好的區分度。

對5次正確匹配與5次錯誤匹配實驗進行對比（多次實驗中其中5組數據），結果如下：

數據表明，特征提取后，匹配誤差在正確與錯誤情況下呈現明顯分界，有利于后續算法進行準確判斷。

#include"pch.h"

///進行一次掃描,轉換為大地坐標系,并作為參考數據

if(!m_client->scan_to_reference())//把基于大地坐標系的掃描數據放到參考窗口

return;

//刪除底面

//delete_plane(m_gun_PlaneInfo);

bin::vector<techlego::pos6f>plane_points1;

bin::vector_h<techlego::h_point_info>pt_clouds1;

m_client->get_scan_data_by_index(pt_clouds1,0);

for(int i=0;i<pt_clouds1.m_size;i++)

{

bin::vector<double>pt;

techlego::pos6f pos6f;

pt_clouds1[i].get_point_info(pt);

pos6f.m_x=pt[0];

pos6f.m_y=pt[1];

pos6f.m_z=pt[2];

pos6f.m_nx=pt[3];

pos6f.m_ny=pt[4];

pos6f.m_nz=pt[5];

plane_points1.emplace_back(pos6f);

}

//把當前點作為平面上的點,點的法相作為平面的法向,刪除點云(刪除底面)

plane.filter_points_by_plane(plane_points1,-500,filter_height);

m_client->load_feature_align_data_from_memory(plane_points1,true);

//定義機器手移動位姿

techlego::pose_3d res;

techlego::pose_3d res1;

double error;

bin::vector<int>inde;

///調用feature_align

if(!m_client->feature_align(res,error,inde))//將移動數據移動到與參考數據重合,并得到移動位姿

{

if(filter_height==filter_height_max)

{

BCGPMessageBox(m_hWnd,L"未識別到目標!\n開始識別下一層",L"提示",MB_OK|MB_ICONHAND|MB_ICONASTERISK);

filter_height=3;

continue;

}

if(filter_height==filter_height_min)

{

BCGPMessageBox(m_hWnd,L"未識別到目標!停止掃描",L"提示",MB_OK|MB_ICONHAND|MB_ICONASTERISK);

break;

}

}